報告が分散する
紙、電話、チャット、個別ファイルに情報が分かれている。
土地改良区向け
Operational Improvement / DX / AI
業務を整理し、現場で続く仕組みへ
土地改良区で6年間勤務した渡辺が、農業用水と施設管理の実務経験をもとに支援します。現場と事務所の負担を整理し、目的に合うデジタル化とAI活用を設計します。
- 土地改良区での実務経験
- 11件の業務改善経験
- 小さな業務から開始
Starting Point
負担の大きい業務から整理します
既存の仕組みをすべて入れ替えるのではなく、現場と事務所の間で手間が生じている業務を一つ選びます。
同じ内容を繰り返す
名称や定型文を毎回入力し、別の台帳へ転記している。
過去記録を探しにくい
以前の報告や対応履歴を確認するまでに時間がかかる。
少人数に業務が集中する
手順や判断材料が担当者ごとに分かれ、引き継ぎに負担がかかる。
Practice
土地改良区で実践した11件の業務改善
渡辺は福島県内の土地改良区に6年間勤務しました。農業用水と施設管理の実務を担いながら、現場報告や災害対応など11件の業務改善に取り組みました。
11件の業務改善経験
- 現場報告3件
- 災害対応2件
- 問い合わせ・業務知識4件
- 内部事務2件
渡辺が職員として担当した事例です。元勤務先名と業務上の情報は匿名化しています。
Case
水位報告を、入力から確認まで見直す
改善前
グループチャットでは、巡回場所名と水位を毎回入力していました。過去の報告文をコピーして使うこともありました。
実施したこと
入力フォームとスプレッドシートを連携し、入力内容を通知用チャットへ送る仕組みにしました。報告場所は選択式、水位は数値入力としました。
確認できた変化
巡回場所名の反復入力をなくし、入力方法を統一しました。水位・流量の過去データも確認できるようにしました。
Support
業務整理、デジタル化、AI活用を分けて考える
AIを使うこと自体を目的にせず、業務の状態と扱う情報に合わせて支援内容を組み立てます。
業務整理
作業の流れ、担当者、入力項目、確認方法を整理します。負担が生じている箇所と改善範囲を決めます。
デジタル化
入力フォーム、台帳、通知、データ共有などを組み合わせます。既存の運用を踏まえ、小さく試します。
AI活用
文書作成、情報検索、記録整理など、AIが適する業務を選びます。確認手順と利用ルールも設計します。
AI Use Cases
AI活用を検討できる業務
生成AIは、判断そのものではなく、探す・まとめる・下書きする作業を支える用途から検討します。
規程・過去資料の検索支援
質問に関連する規程、マニュアル、過去資料の参照候補を探しやすくします。
報告書・通知文の草案作成
巡回記録や対応内容をもとに、報告書や関係者向け文書の草案を作ります。
問い合わせ内容の整理
問い合わせを分類し、確認すべき情報と回答案を整理します。
会議記録の要点整理
会議メモや文字起こしから、決定事項、未決事項、次の対応を整理します。
AI Agent
安全な運用を前提に、定型業務をつなぐ
AIエージェントは、決められた情報と手順の範囲で複数の作業をつなぐ仕組みです。最終判断や外部への提出は職員が行います。
活用イメージ
施設使用・占用等の更新書類
既存の許可情報と承認済みの様式を参照し、更新対象の確認から指定様式の草案作成までを支援します。
- 01対象を確認更新時期を迎える案件と参照資料を確認
- 02必要項目を抽出既存情報から様式に必要な項目を整理
- 03草案を作成指定様式へ転記し、不足項目を表示
- 04職員が確認内容を確認・修正したうえで提出
- 参照できる資料を限定
- 必要な権限だけを付与
- 処理内容を記録
- 判断と提出は職員が実施
Flow
一つの業務から始めます
- 初回相談負担になっている業務と現在の運用を伺います。
- 業務の整理作業の流れ、入力、確認、共有方法を整理します。
- 小さく試す対象業務を絞り、現場で使えるかを確認します。
- 運用を整える手順と確認方法を定め、継続できる形にします。
Contact
土地改良区向け 無料相談受付中
改善したい業務を一つ、お聞かせください。現在の運用を伺い、最初に整理する業務を一緒に決めます。